《中国证监会2026年省部级课题研究入选名单》显示,人工智能(AI)相关课题占比高达25% AI加速嵌入资本市场应用场景

2026-07-13 00:49:56
来源:证券日报
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问财摘要

1、中国证监会公布了2026年省部级课题研究入选名单,其中人工智能相关课题占比高达25%。AI正加速嵌入资本市场诸多业务环节,为行业提质增效积蓄发展动能。 2、然而,算法黑箱、模型幻觉等问题随之显现,考验各类市场参与者的风控能力,也对监管体系建设提出了新的挑战。各方需协同发力,推动AI技术在资本市场规范健康发展。
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7月10日,中国证监会官网发布消息称,经严格评审,中国证监会正式公布《中国证监会2026年省部级课题研究入选名单》。从入选课题来看,人工智能(885728)(AI)相关课题占比高达25%,内容涵盖AI对投资者行为的改变、生成式AI对定价效率的赋能作用,以及AI等科技发展对资本市场的影响和挑战。

在业界看来,监管部门加大AI课题研究力度,折射出AI在资本市场场景的渗透速度与应用深度正持续提升。从行情趋势研判到监管风险甄别,AI正加速嵌入资本市场诸多业务环节,为行业提质增效积蓄发展动能。但也要清醒看到,AI赋能资本市场释放红利的背后,算法黑箱、模型幻觉等问题随之显现,既考验各类市场参与者的风控能力,也对监管体系建设提出了新的挑战。

接受《证券日报》记者采访的专家表示,AI与资本市场的深度融合已成行业发展必然趋势。在充分挖掘技术赋能价值、释放行业发展新活力的同时,更要注重风险防控与制度建设的协同发力,通过完善规则体系、强化技术监管,引导AI技术在资本市场领域规范、可持续发展。

加速融入多元场景

“如今每当纠结要不要加仓,我都会习惯性咨询人工智能(885728)相关产品,请其出具分析报告。尽管最终交易决策并不会完全依托AI结论,但它给出的观点依旧能为我的投资判断提供参考。”投资者林女士在接受《证券日报》记者采访时坦言。

不只是林女士,当下依托AI辅助投资决策的投资者群体正持续壮大。根据清华大学五道口金融学院携手蚂蚁集团研究院推出的《AI财富管理服务现状与趋势研究》,在调研样本中,超四成个人投资者会运用AI工具研判投资机会。在他们看来,普惠便捷、自动高效、定制化适配是AI赋能财富管理最突出的优势。

事实上,随着大模型本地化部署的加速与自研智能体的涌现,AI在资本市场中的应用场景持续拓宽。除了个人投资者,证券公司(399975)也正依托相关技术,在智能业务办理、风险监测、智能投顾、投研分析等核心业务环节深耕布局。

记者根据公开资料统计,截至目前,至少有20家证券公司(399975)已完成DeepSeek等大模型的本地化部署或接入。与此同时,多家券商公开表态,后续将持续加码AI建设。

监管层同样借力AI技术升级监管手段。日前,中国证监会科技监管司相关负责人在2026中国国际金融展上表示,近年来,中国证监会系统推进人工智能(885728)在资本市场的应用研究与落地实践。目前行业已积极运用大模型等AI技术,推动业务与监管全面数字化、智能化升级,经营效能、智能决策、风险监控预警能力显著增强,取得阶段性成果,呈现三大趋势:一是技术深度赋能业务,核心场景效能全面提升;二是技术架构迈向自主可控,算力模型数据协同升级;三是行业生态多元共生,协同发展格局加速形成。

全联并购公会信用管理委员会专家安光勇在接受《证券日报》记者采访时表示,AI带给资本市场最大的价值在于提升信息处理能力、优化资源配置效率和增强风险识别能力。过去市场面临的主要问题不是信息不足,而是信息过载。AI能够快速分析上市公司公告、财务数据、产业链信息、政策和舆情等多维数据,提升价值发现和资产定价效率。同时,AI正推动交易、投研和风控向智能化升级,大模型能够辅助财报分析、行业研究和风险预警,提高市场运行效率。

直面全新现实挑战

技术变革从来都是一把双刃剑。AI在为资本市场注入强劲动能的同时,也带来了算法黑箱、模型幻觉、交易趋同、信息造假、权责划分模糊等一系列新问题,投资者、券商机构和监管部门均面临全新挑战。

中国电子商务专家服务中心副主任郭涛在接受《证券日报》记者采访时表示,AI落地资本市场过程中的核心风险集中体现在:其一算法趋同隐患,众多机构选用同质化的模型框架与数据来源,极易引发市场羊群效应,极端情况下可能诱发市场闪崩;其二模型偏见问题,算法内置的固有偏差会误导投资判断,破坏市场竞争的公平性;其三虚假信息隐患,借助人工智能(885728)批量炮制不实信息,扰乱投资者理性判断。

安光勇补充表示,从监管治理层面剖析,当前资本市场的算法伦理建设仍较为薄弱,算法公平性缺乏常态化约束机制;参与主体权责划分不够明晰,传统监管手段适配性不足,跨地域乃至跨境监管协同体系建设滞后,难以适配AI高速发展节奏。反观产业层面,AI技术在金融场景落地成效不及预期。复合型人才缺口较为突出,兼具大模型研发、量化算法搭建能力,同时深谙投研交易、风控合规、监管规则的从业人员储备严重短缺。同时,考核评价及长效激励制度建设滞后,也制约了AI技术在资本市场高质量落地应用。

面对AI落地资本市场暴露出的现实难题,各方需协同发力,从制度完善、技术迭代、人才培育、行业自律等多维度综合施策,推动AI技术在资本市场规范健康发展。

安光勇建议,健全机构AI应用生态,指导市场机构依托AI增强自身竞争力,实施AI分类分级监管,做好AI内容标注、风险披露、数据治理,建立全流程管控机制并制定行业AI标准;凝聚监管、机构及科研院所合力,深化AI与资本市场融合,设置创新试点和容错机制,统筹算力和数据资源建设,补齐资金、技术、人才短板;构建全链条风控体系,严控数据安全(885942),规范模型管理,关键业务坚持人工监督模式,重点防范AI智能体(886099)及开源工具衍生的新型风险。

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